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  <title>股票分析系统 - 详细信息</title>
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      <title>设置淡色背景</title>
      <style>
          body {
              background-color: #f2f2f2; /* 设置背景颜色为淡灰色 */
              /* 可以添加其他背景相关的样式，如图片、纹理等 */
          }
      </style>
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  <div class="container mt-5">
    <div class="card">
      <div class="card-body">
        <h5 class="card-title">项目背景</h5>
        <p class="card-text">随着大数据技术的发展，股票市场的波动量和复杂度不断增加。传统的方法已经难以对海量数据的处理和分析需求。Apache Spark作为一种高效的分布式计算框架，提供了更强大的数据处理和实时分析能力。本项目通过结合Spark的处理能力和可视化技术，自在为用户提供一种高效、直观的股票分析工具。</p>
        
        <h5 class="card-title">项目目标</h5>
        <ul>
          <li>数据收集与预处理：从多种数据源收集股票市场数据，进行清洗和预处理。</li>
          <li>实时分析与预测：利用Spark的实时处理能力，进行股票数据的实时分析和预测。</li>
          <li>数据可视化：使用可视化工具（如Tableau, D3.js等），将分析结果以图表形式展示，提供直观的决策支持。</li>
          <li>用户界面：开发友好的用户界面，方便用户查看和操作。</li>
        </ul>
        
        <h5 class="card-title">技术栈</h5>
        <ul>
          <li>数据处理：Apache Spark</li>
          <li>编程语言：Scala</li>
        </ul>
        
        <h5 class="card-title">项目进度</h5>
        <ul>
          <li>需求分析与设计：完成需求识别，制定项目计划和技术方案。</li>
          <li>数据收集与预处理：搭建数据收集管道，进行数据清洗和预处理。</li>
          <li>系统开发：实现数据实时分析，利用Spark进行数据处理和分析。</li>
          <li>数据可视化：实现可视化模块，将分析结果可视化展示给用户。</li>
          <li>系统测试与优化：进行系统测试，优化系统性能和稳定性。</li>
        </ul>
        
        <h5 class="card-title">项目预期成果</h5>
        <p>通过本项目的实现，用户能够：</p>
        <ul>
          <li>实时获取股票市场的最新数据和分析结果。</li>
          <li>通过直观的可视化界面，掌握股票市场的动态和趋势。</li>
          <li>提高决策效率，做出更精准的投资决策。</li>
          <li>获得自动化和智能化的分析工具。</li>
        </ul>

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      </div>
    </div>
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  <!-- 引入 Bootstrap JS -->
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